如何在 RC 类中使用 match.call（）？-解网

问：

我已经编写了自己的小线性回归类，类似于 lm，并希望让它打印“函数调用”。我查看了 lm 代码并找到了 match.call（），但我相信这只能工作，因为 lm 是通过函数定义的。我正在使用一个 RC 类，它通过 initialize 函数进行初始化。我想使用并在初始化函数中定义创建我的函数。我知道 TRUE 是 expand.dots 的默认值，但无论哪种方式，它似乎都没有这样做。当我打电话时，我得到.有谁知道为什么它给了我......1, ..2，而不是我的输入？谢谢！linreg_mod <- linreg(formula=Petal.Length ~ Species, data=iris).self$call <<- match.call(expand.dots=TRUE)linreg_mod$call.Object$initialize(formula = ..1, data = ..2)

R 哎呀 LM

@KonradRudolph在我的回答中，有类型.我认为正确的做法是简单地计算 a ，而不是，它（我认为）将强制转换为 a，然后查看搜索路径。但是由于对使用普遍犹豫不决，我选择了，尽管我想不出在这种情况下不使用的实际原因。你有意见吗？args$datanameeval()nameget()namecharactereval()get()eval()

1赞 Konrad Rudolph 10/2/2023

@SamR我会使用标准评估来获得，即（实际上有点奇怪，没有更直接的方法来获得一个特定的论点;这感觉像是一个疏忽：可以说应该有效）。但是在和之间，我总是使用，因为它是功能较弱的操作（因此更具描述性且不易出错）。事实上，它的语义非常接近 R 解析名称的方式。（续...datalist(...)$data......elt('data')eval()get()get()get()

0赞 Konrad Rudolph 10/2/2023

@SamR......也就是说，在这里行不通！因为不是一个名字。这是一个任意表达式（可以是名称，但不一定是名称）。因此，在这种情况下，您必须使用 - 但一定要在正确的范围内进行评估！Plain 会在函数范围内评估参数，这是不正确的。您需要使用（或）。get()args$dataeval()eval()eval.parent()eval(envir = parent.frame())

1赞 Konrad Rudolph 10/2/2023

@SamR尝试 .linreg(Petal.Length ~ Species, data = head(iris))

答：

4赞 SamR 10/2/2023 #1

您应该能够以通常的方式与引用类一起使用。下面是一个最小的示例：match.call()

lm_wrapper <- setRefClass("lm_wrapper", methods = list(
    match_call_demo = function(...) {
        # This method is just to demonstrate the output
        # of match.call() and not required in your class
        as.list(match.call())
    },
    linreg = function(...) {
        # The actual regression method
        args  <- as.list(match.call())
        lm(formula = args$formula, data = eval.parent(args$data))
    }
))

然后，你可以用你的参数来调用它。首先，让我们调用演示来显示的输出。请注意，我在这里使用了它，因为它会更容易解析各个参数。正如 R 语言定义所述：match.call()as.list()

调用对象的组件使用类似列表的语法进行访问，实际上可以使用和as.listas.call

lm_model$match_call_demo(formula = Petal.Length ~ Species, data = iris)
# [[1]]
# lm_model$linreg

# $formula
# Petal.Length ~ Species

# $data
# iris

请注意，使用此方法时，有必要在父框架中 eval（） 参数，在本例中为全局环境。我最初习惯于这样做。但是，如果参数是，例如，则有效，但如果参数是我们想要计算的调用，则不起作用，例如。感谢康拉德·鲁道夫（Konrad Rudolph）对此的评论。args$dataget()nameirishead(iris)

为了运行模型，我们可以简单地将列表的相关对象提供给参数。

lm_model$linreg(formula = Petal.Length ~ Species, data = iris)
# Call:
# lm(formula = args$formula, data = eval.parent(args$data))

# Coefficients:
#       (Intercept)  Speciesversicolor   Speciesvirginica  
#             1.462              2.798              4.090

请注意，或者，也许最好，您也可以采纳康拉德·鲁道夫（Konrad Rudolph）的建议，即使用标准评估。

lm_wrapper <- setRefClass("lm_wrapper", methods = list(
    linreg = function(...) {
        lm(formula = list(...)$formula, data = list(...)$data)
    }
))

我找不到大量关于 RC 的文档。Hadley Wickham 的 Advanced R 的 Reference classes 一章包含更多信息，尽管它似乎是草稿形式。Wickham 建议 R6 比 RC 更可取，原因有很多，其中之一是 R6 有全面的文档。

如何在 RC 类中使用 match.call（）？

How to use match.call() inside an RC class?

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